전문 용어 해독: B2B용 AI 용어집

인공 지능. 우리 모두는 그것을 알고 있으며 일부는 그것을 좋아합니다. 우리 모두가 동의할 수 있는 한 가지는 그것에 대한 정보가 얼마나 많은지입니다. 그리고 그 풍부한 정보와 함께 우리 어휘에 추가할 새로운 용어의 목록도 마찬가지로 벅차게 됩니다. 기계 학습부터 자연어 처리까지 복잡한 AI 전문 용어를 소화 가능한 개념으로 분해하고 있습니다.

다음은 여러분이 접할 수 있는 AI 용어와 문구(그리고 들어본 적도 없는 용어와 문구)를 이해하기 위한 Zen의 궁극적인 가이드입니다.

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B2B를 위한 최고의 AI 용어집

알고리즘(AI)

알고리즘은 컴퓨터의 레시피, 즉 문제 해결 방법을 알려주는 단계별 가이드와 같습니다. 그들은 계산이나 문제 해결 작업에서 따라야 할 일련의 규칙에 따라 행동합니다. 데이터 추적이든 정보 감지든 알고리즘은 고성능 AI의 비결입니다.

이상 탐지

이상 탐지는 데이터 세트의 예상 패턴을 따르지 않는 이상값을 식별합니다. 이는 신용 카드 사기, 네트워크 결함, 심지어 심장 박동의 비정상적인 패턴 등 의심스러운 상황을 AI가 인식하는 데 도움이 됩니다.

의인화

의인화는 인간이 아닌 사물에 인간의 특성을 부여합니다. AI의 세계에서는 기계가 단지 매우 똑똑한 코드일지라도 기계를 좀 더 인간처럼 보이게 만드는 것이 중요합니다(인터넷 트롤이 우리에게 지각력이 있다고 설득하고 싶어도).

인공지능(AI)

여러분의 손끝에 조수가 있다고 상상해보세요. 바로 AI입니다! 이 컴퓨터 과학 분야는 일반적으로 인력이 필요한 작업을 수행할 수 있는 기계를 만드는 것을 목표로 합니다. 이는 컴퓨터가 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있도록 생각하고 학습하도록 가르치는 것과 같습니다. 기본적인 질문에 답하는 것부터 마케팅 목표(및 그 사이의 모든 것)를 달성하는 데 도움을 주는 것까지 AI는 산업을 신속하게 정의하고 세상을 더욱 스마트하고 흥미롭게 만들고 있습니다.

AI 언어 모델

AI 언어 모델은 인간의 언어를 이해하고 생성하며 개선하도록 설계되었습니다. 그들은 몇 초 안에 이야기를 쓰고, 질문에 대답하고, 심지어 시를 쓸 수도 있습니다. 몇 가지 예로는 ChatGPT, Bing, Bard 및 Ernie가 있습니다.

AI의 편견

AI가 세상의 정보를 흡수하는 스펀지라면 때로는 흡수하는 정보가 완전히 공정하거나 균형을 이루지 못할 수도 있습니다. 그것은 AI의 편견입니다. 이러한 체계적 오류는 훈련 데이터(예: 인터넷)에 존재하는 편향으로 인해 AI 모델에 도입됩니다. 이러한 편견은 왜곡되거나 부정확한 결과로 이어질 수 있으며 소외된 커뮤니티에 실제로 해로울 수 있습니다.

빅 데이터

빅 데이터는 말 그대로입니다. 이는 전문가들이 기존 데이터 처리 응용 프로그램 소프트웨어가 적절하게 처리할 수 없는 크고 복잡한 데이터 세트라고 부르는 것입니다. 이는 휴대폰, 인터넷 등 모든 곳의 정보 조각으로 구성된 거대한 퍼즐과 같습니다. 올바른 도구를 사용하면 귀중한 통찰력을 모으고 불가능하다고 생각했던 문제를 해결할 수 있습니다.

챗봇

디지털 BFF를 만나보세요. 챗봇은 자연어로 인간과 상호 작용하도록 설계된 AI 소프트웨어이며 이름만큼 멋지다. 일반적으로 고객 서비스 애플리케이션에 사용되는 이 기능은 사용자와 채팅하고, 정보를 찾는 데 도움을 주고, 실시간 전문가에게 연결해 주는 가상 비서 역할을 합니다.

관련 자료: AI로 작성된 콘텐츠를 감지하는 방법과 이것이 B2B에 미치는 영향

채팅GPT

ChatGPT는 인터넷 데이터를 사용하여 프롬프트와 명령에 응답하는 현대적인 대규모 언어 모델 챗봇입니다(2021년 9월로 제한). OpenAI에서 개발하여 2022년 11월 대중에게 공개되는 이 AI는 압도적인 수요와 상당히 긍정적인 반응을 견뎌냈습니다.

ChatGPT가 자체적으로 정의하는 방법은 다음과 같습니다.

“ChatGPT는 텍스트 기반 대화가 가능한 OpenAI가 만든 AI 언어 모델입니다. 수신된 입력을 기반으로 인간과 유사한 응답을 생성하므로 챗봇, 가상 비서 등에 유용합니다. 수많은 인터넷 텍스트에 대해 훈련을 받았기 때문에 인간처럼 실제로 이해하지는 못하더라도 일관되고 상황에 맞는 답변을 생성할 수 있습니다.”

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인지 컴퓨팅

인지 컴퓨팅은 데이터 마이닝, 패턴 인식, 자연어 처리를 사용하여 인간의 두뇌가 작동하는 방식을 모방하는 자가 학습 시스템을 통해 인간의 사고 과정을 시뮬레이션합니다. 이는 기계에 인간 지능의 맛을 더해 인간처럼 생각하고, 추론하고, 학습하고, 결정을 내리고, 문제를 해결하고, 경험을 통해 배울 수 있도록 해줍니다.

컴퓨터 시각 인식

당신의 컴퓨터가 당신처럼 세상을 보고 이해할 수 있기를 바랐던 적이 있습니까? 바로 컴퓨터 비전입니다. 인간과 유사한 시각적 세계를 해석하고 이해하도록 컴퓨터를 훈련시키는 AI 분야입니다. 이는 이미지와 비디오를 분석하여 컴퓨터에 얼굴을 인식하고, 물체를 식별하고, 심지어 자동차를 운전할 수 있는 능력을 제공합니다.

데이터 수집

아니요, 이런 종류의 채굴에는 망치와 삽이 필요하지 않습니다. 데이터 마이닝은 컴퓨터가 기계 학습, 통계 및 데이터베이스 시스템의 교차점에서 방법을 사용하여 대규모 데이터 세트에서 패턴을 발견하는 방법입니다.

딥러닝

당신의 두뇌에 초집중적 뇌세포가 층층이 쌓여 있다면 어떨까요? 글쎄요. 딥러닝(Deep Learning)은 인간의 뇌 구조에서 영감을 받은 머신러닝의 한 종류로, 대량의 데이터를 처리하고 의사결정을 위한 패턴을 생성하는 데 사용됩니다. 이는 특정 콘텐츠의 가장 작은 세부 사항을 인식하도록 컴퓨터를 훈련시키는 것과 같습니다.

엘리자

Eliza는 ChatGPT가 실행될 수 있도록 걸었습니다. 컴퓨터 과학 역사상 최초의 챗봇으로 널리 알려진 Eliza는 챗봇의 할머니와도 같으며 1960년대로 거슬러 올라갑니다. 그녀는 오늘날의 AI만큼 민첩하지는 않지만 현재 우리가 가지고 있는 수다스러운 기계의 길을 열었습니다.

긴급 행동

창발적 행동은 명시적으로 프로그래밍되지 않은 학습 프로세스의 결과로 AI 모델이 나타내는 예상치 못한 또는 새로운 습관을 의미합니다. 마치 댄스 강사의 도움 없이 AI가 안무를 짜는 댄스 루틴과 같습니다.

생성 AI

이는 훈련 데이터의 패턴을 모방하는 새로운 콘텐츠(텍스트, 이미지, 비디오 및 코드)를 생성할 수 있는 AI 유형입니다. 예술, 음악, 심지어 새로운 아이디어까지 창조할 수 있는 마법의 AI 아티스트를 상상해보세요.

관련 자료: 생성적 AI 이해를 위한 초보자 가이드

생성적 적대 신경망(GAN)

GAN은 AI 세계에서 건전한 경쟁을 만들어냅니다. 그들은 함께 협력하여 예술, 음악, 심지어 가상 세계 등 AI가 생성한 콘텐츠를 최고로 만듭니다.

AI의 환각

때때로 AI는 상상력이 너무 풍부해 존재하지 않는 것을 보기 시작합니다. 이것이 바로 AI의 환각입니다. 이 용어는 AI가 훈련 데이터나 아키텍처의 한계로 인해 실제로 부정확하거나, 관련성이 없거나, 무의미한 출력을 제공하는 경우를 나타냅니다.

입력 데이터

입력 데이터는 AI의 "명령"입니다. AI가 출력을 생성하는 데 사용하는 텍스트, 이미지, 사운드 등 AI에 제공하는 정보입니다. 요리사가 요리하기 위해 재료가 필요한 것처럼 AI도 디지털 경이로움을 만들기 위해서는 입력 데이터가 필요합니다.

대형 언어 모델(LLM)

LLM은 인터넷을 분석하여 텍스트 생성, 대화 참여, 코드 작성 방법을 학습하는 AI 모델의 한 유형입니다. 그들은 예상치 못한 언어에 능숙한 기술, 채팅, 질문에 대한 답변, 심지어 농담까지 하여 개발자를 놀라게 하는 경우가 많습니다.

기계 학습(ML)

머신러닝은 경험을 통해 더욱 발전하는 영리한 애완동물이라고 생각하세요. 이는 명시적으로 프로그래밍하지 않고 수많은 예제를 제공하여 작업을 개선하도록 컴퓨터를 훈련시키는 것입니다. 실습을 통해 배우는 것처럼 ML 알고리즘은 데이터에서 패턴을 학습하고 디지털 친구가 되어 예측, 추천, 심지어 예술까지 만들어줍니다.

마테크 스택

마케팅 기술(martech) 스택은 마케팅 담당자가 마케팅 프로세스를 구성하고 실행하는 데 사용하는 기업의 소프트웨어 도구 세트입니다. 스택에는 CRM, 분석, 이메일 마케팅, 소셜 미디어 관리, 웹 디자인 도구 등 중 일부 또는 전부가 포함될 수 있습니다. 회사의 마케팅 기술 스택은 고객과 목표만큼 독특합니다.

자연어 처리(NLP)

날씨를 확인하기 위해 Siri를 사용한 적이 있나요? NLP는 "자연"(읽기: 인간) 언어를 사용하여 지능형 시스템과 통신하는 AI의 방법입니다. 친구와 대화하는 것처럼 컴퓨터와 채팅한다고 생각해보세요. 이는 기계가 인간처럼 이해하고 말하는 데 도움이 됩니다.

관련 읽기: B2B 마케팅의 AI: 인간 지능과 Martech 지능이 만나는 곳

신경망

생물학적 뉴런에서 영감을 받은 신경망은 인간 두뇌의 구조를 모방한 복잡한 수학적 모델로, AI 시스템이 데이터의 패턴을 통해 학습할 수 있습니다. 이는 데이터로부터 복잡한 패턴을 학습하는 딥 러닝의 기초입니다.

AI의 매개변수

매개변수는 디지털 카메라의 설정과 같습니다. 즉, AI 작동 방식을 결정하는 숫자 값입니다. 이는 AI가 더 빨리 학습하고, 더 잘 작동하며, 슈퍼스타 문제 해결사가 되도록 돕기 위해 손잡이를 조정하는 것과 같습니다.

후처리 모듈

전처리 모듈이 정리를 완료한 후 데이터를 후처리 모듈로 보내 작업을 완료합니다. 여기서 최종 손질이 완료되어 AI 출력을 다듬어 세련되고 정확하며 깊은 인상을 남길 수 있도록 준비합니다.

예측 분석

예측 분석은 데이터, ML 기술, 통계 알고리즘을 사용하여 개인 점쟁이처럼 작동합니다. 이는 AI를 사용하여 과거의 숫자를 분석하여 미래를 엿보는 것과 같습니다. 어떤 영화를 좋아할지 추측하는 것부터 기업의 현명한 결정을 돕는 것까지, 예측 분석은 과거 데이터를 기반으로 미래 결과를 예측하는 디지털 시대의 수정구입니다.

전처리 모듈

데이터가 작동하기 전에 정리하는 디지털 보조자 그룹이 있다면 그들은 전처리 모듈일 것입니다. 그들은 소음을 제거하고 AI가 사용할 수 있도록 데이터가 깔끔하고 포괄적인지 확인하는 청소부와 같습니다.

강화 학습

강화 학습은 AI 모델이 최대 보상을 달성하기 위해 환경에서 결정을 내리는 방법을 학습하는 일종의 기계 학습입니다. 이는 AI 시행착오로, 컴퓨터가 올바른 일을 할 수 있는 포인트를 제공하고 실수로부터 학습하도록 도와 결정을 내리도록 컴퓨터를 훈련시킵니다.

로봇 프로세스 자동화(RPA)

RPA는 AI 및 ML 기능을 갖춘 소프트웨어를 사용하여 반복 가능한 대용량 작업을 처리하는 것입니다. 지루하고 반복적인(그리고 현실적으로 따분한) 작업을 처리하도록 소프트웨어 로봇을 훈련시켜 인간이 더 흥미롭고 창의적인 일을 할 수 있도록 하고 회사의 비용과 인력을 절약할 수 있습니다.

감성분석

감정 분석에는 자연어 처리를 사용하여 원본 자료에서 주관적인 정보를 식별하고 추출하는 작업이 포함됩니다. 이는 무드 링과 비슷하지만 AI를 사용하여 온라인에서 사람들의 말과 어조를 분석하여 사람들이 행복한지, 슬픈지, 아니면 그 사이의 감정을 느끼는지 파악합니다.

텐서플로우

TensorFlow를 AI의 꿈을 그릴 수 있는 캔버스라고 생각하세요. 이는 AI 모델을 생성하고 훈련하는 데 도움이 되며 ML 및 신경망 연구에 중요한 Google에서 개발한 오픈 소스 라이브러리입니다. 챗봇을 구축하든 컴퓨터에 체스를 가르치든 TensorFlow가 도와드립니다.

관련 자료: AI를 통한 Google의 검색 생성 경험 개요

훈련 데이터

훈련 데이터를 AI를 위한 교사용 툴킷으로 생각하십시오. 이는 아기 AI를 학교에 보내서 수많은 예를 가르쳐서 AI가 더 똑똑해지고 성장할 수 있도록 하는 것과 같습니다. 회사의 데이터 세트이든 제2차 세계 대전에 대한 사실이든 훈련 데이터는 AI가 전문가가 되는 데 도움이 됩니다.

변압기 모델

트랜스포머 모델을 AI의 멀티태스킹 슈퍼스타로 생각해보세요. 단어 단위가 아닌 전체 문장을 한 번에 분석할 수 있고, 문맥 이해, 언어 번역, 코드 작성까지 모두 할 수 있는 AI 모델 아키텍처의 일종이다.

튜링 테스트

튜링 테스트는 컴퓨터 과학자인 앨런 튜링(Alan Turing)이 1950년에 기계가 인간과 구별할 수 없을 정도로 자연스럽게 채팅할 수 있는지 확인하기 위해 설계되었습니다. 합격으로 분류되려면 30%가 필요하지만 현재까지 기록된 최고 점수는 33%에 불과합니다. 이는 2014년 Eugene Goostman이 NLP 기술(현재 사용되는 딥러닝 알고리즘이 아님)을 활용하여 획득한 수치입니다. Google의 LaMDA AI는 2023년 2월 ChatGPT뿐만 아니라 Turing 테스트도 통과했습니다.

비지도 학습

비지도 학습은 모델이 선택한 데이터 세트 대신 레이블이 지정되지 않은 데이터로부터 학습하는 ML 기술입니다. 구체적인 지시 없이도 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하여 우리 인간도 놓칠 수 있는 숨겨진 패턴과 연결을 찾아내는 것입니다.

여기까지 가장 인기 있는 AI 개념에 대한 포괄적인 가이드입니다. 잃어버린 디지털 원더랜드에 있는 자신을 발견했다면 이야기를 나누세요. 우리는 마케팅에서 AI 사용이 증가하는 데 있어 여러분의 가이드가 되고 싶습니다.

AI에 대한 자세한 내용과 AI가 B2B에 어떻게 도움이 되는지 알아보려면 당사 블로그를 확인하세요.